Classification of run-ups of a synchronous machine based on phase voltage scatter plots

• Autorzy: Zagórski, M. , Wnęk, M.

Warianty tytułu

PL

Klasyfikacja rozruchów maszyny synchronicznej w oparciu o wykres rozrzutu sygnałów napięciowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The electrical machine operational data is analyzed with a goal to classify different engine run-ups using a minimal number of parameters. After preliminary study it is concluded the analysis can be based on the scatter data of two voltage signals. Furthermore the concept of elliptical distributions is applied and two parameters are derived. The hierarchical clustering analysis is performed. In our study we present both general scheme and detailed case study in which by fine-tuning the procedure parameters diversity of well-separated clusters is obtained.

PL

W pracy dokonujemy analizy danych operacyjnych z maszyny elektrycznej celem klasyfikacji rozruchów w oparciu o możliwie najmniejszą liczbę parametrów. W fazie wstępnej stwierdzamy, że analiza może być przeprowadzona z użyciem wykresu rozrzutu sygnałów napięciowych. Wykorzystując własności rozkładów eliptycznych znajdujemy dwa parametry, będące podstawą do hierarchicznej analizy skupień. Zaprezentowana ogólna metoda jest poparta szczegółowym przykładem, w którym dane wejściowe zostają pogrupowane w wyraźne klastry.

Słowa kluczowe

PL

sygnały napięciowe; rozkład eliptyczny; hierarchiczna analiza skupień

EN

voltage signals; elliptical distributions; hierarchical clustering analysis

• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2009
• Tom: R. 85, nr 10
• Strony: 29-35
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Zagórski, M.

autor

Wnęk, M.

• Uniwersytet Jagielloński, Instytut Fizyki im. Mariana Smoluchowskiego, ul. Reymonta 4 30-059 Kraków,

Bibliografia

• [1] Fang K.T., Anderson T.W., Statistical Inference in Elliptically Contoured and Related Distributions, Allerton Press, New York (1990)
• [2] Fang K.T., Kotz S., Ng K.W., Symmetric multivariate and related distributions, Monographs on Statistics and Applied Probability, Chapman & Hall, London, 36 (1990)
• [3] Huffer F.W., Park C., A test for elliptical symmetry, Journal of Multivariate Analysis, 98 (2007), 256-281
• [4] Li R.Z., Fang K.T., Zhu L.X., Some Q-Q Probability Plots to Test Spherical and Elliptical Symmetry, Journal of Computational and Graphical Statistics, 6 (1997), 4, 435-450
• [5] Hodgson D.J., Vorkink K.P., Efficient estimation of conditional asset-pricing models, Journal of Business & Economic Statistics, 21 (2003), 269-283
• [6] Nelsen R.B., An introduction to Copulas, Springer, New York (1999)
• [7] Embrechts P., Lindskog F., McNeil A. J., Modeling dependence with copulas and applications to risk management, Handbook of heavy tailed distributions in finance, Elsevier/North- Holland, Amsterdam (2003)
• [8] Gordon A.D., A Review of Hierarchical Classification, Journal of the Royal Statistical Society A (General), 150 (1987), 119-137
• [9] Hogg R. V., Ledolter J., Engineering Statistics, MacMillan (1987)
• [10] Cheung Y.M., k*-Means: A new generalized k-means clustering algorithm, Pattern Recognition Letters, 24 (2003), 2883-2893